加班到十点还在改PRD？跟老板汇报战略画布被打回三次？产品经理最怕的不是不会写文档，是脑子里没有框架。GitHub上一个叫pm-skills的项目已经狂揽2万多个星，把产品经理这行的方法论全部装进了Claude，你说需求，它给你结构，这篇保姆级安装教程直接给到你。
pm-skills简介
pm-skills的本质是把68个产品经理方法论编码成了机器能执行的指令，Teresa Torres的机会解决方案树、Marty Cagan的产品原则、Alberto Savoia的假设测试，这些书里的东西现在能敲个斜杠命令直接跑。
整套项目分成9个插件，覆盖产品发现、战略、执行、市场调研、数据分析、上市推广、营销增长、工具箱、AI交付九大板块，一共42条链式命令。命令之间会互相衔接，跑完一步它自动建议你下一步该干什么，不需要你记流程。
它不生成可点击的HTML原型，PRD里的UX章节输出的是文字描述的用户流程和线框说明，想要真正能点的原型，得配合v0.dev或者Figma另外做。决策交给pm-skills，页面长什么样交给别的工具，这两件事它没打算一个人全包了。
pm-skills安装教程，三种装法任选
Claude Cowork用户（图形界面，非技术人员推荐）
打开左下角的Customize，进入Browse plugins，选Personal，点加号，选Add marketplace from GitHub，输入phuryn/pm-skills，9个插件自动全部装完，命令和技能一并到位，不需要API Key也不需要配置文件。
先添加技能市场：
再逐个装插件，一共9个：
其实不用全装，最小配置装pm-execution、pm-product-discovery、pm-product-strategy这三个，就能覆盖从发现到交付的完整链路。装完重启Claude Code，敲个/discover试试，Claude开始追问你的产品方向，就说明装对了。
Codex CLI用户
Codex读的是和Claude Code一样的插件市场文件，装法几乎一致：
Codex插件不支持斜杠命令，想跑流程用大白话描述步骤就行，比如直接说"在我的产品想法上做产品发现：头脑风暴选项、梳理假设、给风险高的排优先级、设计验证实验，每一步之间停一下"。也可以让Codex把常用命令转成技能，让它读pm-execution插件里的命令文件，为你最常用的流程创建对应的Codex技能，这是模型驱动的尽力转换，部分Claude专属语法转不过去，但省得离开命令行。
其他AI助手（仅技能，不含命令）
Gemini CLI复制到.gemini/skills/，OpenCode复制到.opencode/skills/，Cursor复制到.cursor/skills/，Kiro复制到.kiro/skills/。批量复制可以用这段脚本： pm-skills使用方法：从0到PRD的完整路径
别一上来就敲/write-prd，直接写PRD容易跳过验证环节，核心假设根本不成立的情况太常见了，比如你以为大家需要自动写周报，实际大家缺的只是一个周报模板。
推荐路径是/discover → /strategy → /write-prd
/discover会链式调用四个技能：brainstorm-ideas发散5到8个方向，identify-assumptions列出每个方向背后的假设，prioritize-assumptions给假设按风险排序，brainstorm-experiments为最高风险的假设设计验证实验。产出保存成Discovery-[产品名].md，标出哪些假设最危险，怎么花最小成本验证。
/strategy链式调用五个策略技能，愿景定义、商业模式画布、价值主张、定位、SWOT分析，产出Strategy-[产品名].md。
/write-prd会交互式问你六个问题：用户问题是什么、目标用户是谁、成功指标怎么量化、有哪些约束条件、有没有参考案例、范围偏好是MVP还是完整版。回答完之后生成八章节标准PRD：执行摘要、背景与上下文、目标与成功指标、目标用户与细分、用户故事与需求、方案概述、开放问题、时间线与阶段。
PRD写完不满意有四种改法。/pre-mortem让你假设产品上线后失败了，反推原因，产出老虎（真实风险）、纸老虎（被夸大的风险）、大象（没人敢提的风险）三类。/red-team-prd更狠，先提取PRD里每个假设声明，只留承重假设，做钢人论证再攻击钢人，最终给出Top 3到5个致命假设，附带验证方式和杀死标准。/write-stories把PRD拆成5到15个backlog条目，支持User Story、Job Story、WWA三种格式。最直接的是对话式修改，直接告诉AI"把P1需求里的自动发送降级为P2"，技能会在对话中自动加载，不用额外调用命令。
pm-skills这个Skill虽然没让AI写代码更快，但让做决策这件事变得有据可依了，这在以前只能靠经验老到的同事拍脑袋帮你判断，现在你一个人也能完成，这就是进步。
